Norm.dll库

MongoDB是一款流行的开源文档型数据库，它以JSON格式存储数据，具有高性能、高可用性和可扩展性。在.NET开发环境中，使用MongoDB时通常会借助于C#驱动程序，以便与数据库进行交互。Norm.dll是.NET开发中针对MongoDB的一个库，它提供了方便的API，使得C#开发者能够更轻松地操作MongoDB。Norm.dll库是专门为C#开发者设计的，其目标是简化MongoDB的数据访问层，提供更加直观和易于使用的接口。 Norm.dll包含了对MongoDB各种操作的支持，如读取、写入、查询、更新和删除等。在使用Norm.dll之前，首先需要确保你的项目中已经安装了MongoDB的官方C#驱动程序，这个驱动通常通过NuGet包管理器安装，名为“MongoDB.Driver”。 Norm.dll提供的主要功能 连接管理Norm.dll允许开发者轻松地创建和管理MongoDB的连接。它封装了连接字符串的处理，以及连接池的管理，确保了高效的数据库通信。 数据库和集合操作通过Norm.dll，你可以方便地创建、选择和操作MongoDB中的数据库和集合。这包括获取数据库列表、创建新数据库、获取或创建集合等。 CRUD操作Norm.dll提供了丰富的API来执行基本的Create（插入）、Read（查询）、Update（修改）和Delete（删除）操作。这些API通常比MongoDB驱动的原始API更为简洁和直观。 查询构建Norm.dll支持动态查询构造，使得开发者可以使用Linq表达式或Fluent API来构建复杂的查询条件，提高了代码的可读性和维护性。 聚合框架Norm.dll也支持MongoDB的聚合框架，允许开发者执行一系列数据处理步骤，如过滤、投影、分组和计算，来生成汇总结果。 异步编程Norm.dll提供了异步版本的方法，利用.NET的async/await特性，实现了非阻塞I/O操作，提升了系统的并发能力。 文档映射Norm.dll可以将MongoDB中的BSON文档映射到C#对象，简化了数据的序列化和反序列化过程。同时，它支持自定义类型映射，使得对象模型与数据库结构可以灵活对应。 事务支持Norm.dll支持MongoDB的事务操作，确保对数据的多项操作可以保持一致性，特别适用于需要保证数据完整性的场景。

libmysql.dll 是 MySQL 客户端库，用于连接 MySQL 数据库。

K-means algorithm has long been a staple in machine learning and data mining fields, primarily for its effectiveness in clustering large-scale datasets. However, traditional K-means clustering doesn't inherently distinguish the varying discriminative power of features in data. To address this, the paper proposes an innovative clustering framework incorporating L2-norm regularization on feature weights, thereby enhancing clustering outcomes. This new approach builds on the Weighted K-means (W-K-means) algorithm by applying L2-norm regularization to feature weights, effectively balancing feature importance. For numerical datasets, this framework introduces the l2-Wkmeans algorithm, which uses conventional means as cluster centers. For categorical datasets, two variations—l2-NOF (Non-numeric features based on different smoothing modes) and l2-NDM (Non-numeric features based on distance metrics)—are proposed. The essence of these methods lies in their updated clustering objective function and derived update rules for cluster centers, membership matrices, and feature weights. Extensive experiments demonstrate the superior performance of the proposed algorithms on both numerical and categorical datasets. These methods exhibit advantages such as improved clustering accuracy, robustness to noisy data, and adaptability to high-dimensional data environments. This signifies that incorporating L2-norm regularization for feature weighting substantially enhances the clustering quality of K-means, especially for complex, high-dimensional datasets. Additionally, the study discusses the impact of regularization parameters on clustering performance, offering practical insights for tuning these parameters to optimize clustering results. This guidance allows users to select the appropriate regularization intensity based on task-specific and data-related characteristics. The research provides a fresh perspective on improving the K-means clustering algorithm by emphasizing feature importance through L2-norm regularization, enhancing both clustering power and generalizability. This method is valuable for large-scale datasets and scenarios that require nuanced feature differentiation, representing a significant step forward in clustering quality and advancing related research fields.

提供 32 位和 64 位版本 System.Data.SQLite.DLL，使用方法相同。

Std_DLL.dll 提供简洁的 API 接口，用于连接 SQL Server 数据库，并实现断线重连和 Excel 数据导入功能。

提供memcache函数库功能，适用于php扩展使用，欢迎下载。

PHP 7.0.12版本支持redis.dll和PHP_Phalcon.dll扩展。

Sybase 32 位和 64 位.NET 连接程序集。

包含运行 Hadoop 所需的 Windows DLL，如 hadoop.dll、hadoop.lib、hdfs.dll 和 winutils.exe。可直接替换 Hadoop/bin 目录。

当运行某些软件或编译程序时提示缺少libcrypto-1_1-x64.dll或libssl-1_1-x64.dll，可下载并复制该文件到系统目录下，即可解决问题。